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非正态分布价格异动条件下的ETF期权价值评估 - 中国高校教材图书网
书名： 非正态分布价格异动条件下的ETF期权价值评估
ISBN：9787560660035 条码：
作者： 田穗  相关图书 装订：0
印次：1-1 开本：16开
定价： ￥29.00　 折扣价：￥27.55
折扣：0.95 节省了1.45元 		字数： 202千字
出版社： 西安电子科技大学出版社 页数： 184页
发行编号：5606 每包册数： 14
出版日期： 2021-05-10
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内容简介：
ETF的全称为交易所交易基金（Exchange Traded Fund）。在目前上市可交易的ETF期权品种中，流动性最大、交易最活跃且存在时间较长的期权当属50ETF期权。本书选取2013—2018年的50ETF数据及其50只成分股数据用于研究ETF期权定价。
本书首先对ETF期权的标的物的价格变化是否完全服从正态分布提出质疑，然后通过正态性检验发现样本50ETF确实具有显著的“尖峰厚尾”的非正态特征，这显然与传统期权定价模型的假设不符。在此特性下，本书提出了ETF期权价格异动点的概念，探究异动点下ETF的期权价值评估。本书的补充模型是对蒙特卡洛期权评估的基于价格异动的评估补充模型，这种补充和完善为市场公正、公平建立了很好的联合方法论。本书对于标的物价格变化服从非正态分布的ETF期权定价具有一定的指导意义。

作者简介：
 
章节目录：
第一章 绪论 1

1.1 研究背景与问题提出 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 问题提出 2

1.2 研究目的和意义 6

1.2.1 研究目的 6

1.2.2 研究意义 6

1.3 国内外研究现状及述评 9

1.3.1 期权定价方法的历史探索 9

1.3.2 非正态分布下期权定价的探索 17

1.4 研究思路 23



1.5 主要方法、创新与不足 28

1.5.1 主要方法 28

1.5.2 创新与不足 28

1.6 本章小结 29

第二章 ETF期权定价方法的设计 30

2.1 基本概念 30

2.1.1 ETF资产特点及价值形成特点 30

2.1.2 ETF期权价格分解 31

2.1.3 定价原理介绍 42

2.2 常见期权定价方法 49

2.2.1 布莱克斯科尔斯模型 49

2.2.2 二叉树模型 59

2.2.3 蒙特卡洛模拟 63

2.2.4 其他定价方法简述 67

2.3 ETF期权定价的特殊性 68

2.4 ETF期权定价的建模思路 69

2.5 本章小结 70

第三章 相关方法及模型原理 71

3.1 数据预处理方法 71

3.1.1 特征工程简介 72

3.1.2 特征工程的运用 75

3.2 非正态分布的检验方法 76

3.2.1 图示法 76

3.2.2 统计检验法 77

3.3 价格异动点提取模型的相关原理及运用 80

3.3.1 聚类分析原理 80

3.3.2 Kmeans++聚类算法 90

3.3.3 聚类算法的运用 93

3.4 期权价格推理模型的相关原理及运用 95

3.4.1 神经网络的概念 95

3.4.2 循环神经网络(RNN) 103

3.4.3 长短期记忆网络(LSTM) 107

3.4.4 Faster RCNN原理及应用 113

3.5 本章小结 116

第四章 ETF收益率非正态分布的检验及理论分析 117

4.1 非正态分布下ETF期权价格异动点的判定 117

4.2 ETF收益率分布的理论分析 118

4.2.1 收益分布的影响因素分析 118

4.2.2 收益分布有偏的理论分析 121

4.2.3 收益分布“尖峰厚尾”的理论分析 124

4.3 ETF收益率非正态特征的检验 128

4.3.1 样本选择 128

4.3.2 50ETF收益率的计算及其假设分布 128

4.3.3 基于50ETF数据的实证检验 129

4.4 本章小结 132

第五章 ETF期权价格异动点预警模型的构建 134

5.1 样本选择 134

5.1.1 50ETF的特点 134

5.1.2 数据选取 136

5.2 价格异动点的特征提取及分析 136

5.2.1 价格异动点的特征提取 136

5.2.2 期权价格异动点特征分析 143

5.3 期权价格异动预警模型的检验 144

5.3.1 样本外期权价格异动点的验证 144

5.3.2 价格异动时间点的覆盖度 146

5.3.3 样本外价格异动时间点的二次验证 148

5.4 本章小结 149

第六章 价格异动点ETF期权价值评估模型的构建 150

6.1 价格异动点的特征因子提取 150

6.1.1 基于非卷积的LSTM 151

6.1.2 基于Faster RCNN卷积的LSTM 153

6.2 本书期权价值评估模型对MC模型的补充 156

6.2.1 价格异动点的ETF期权价值评估 156

6.2.2 评估模型修正 158

6.3 加入本书补充模型后的评估效果 160

6.4 本章小结 164

后记 165

参考文献 167







精彩片段：
期权定价发展已有之久，随着时代演变，期权定价出现了越来越多的方法及模型：从最早巴夏里埃(Bachelier)的初代期权定价模型，到后来的布莱克斯科尔斯(B1{tck—scholes)模型以及二叉树模型、蒙特卡洛(Monte carl0)定价模拟法等，期权定价方法一直步。回顾期权定价历史发现，大多早期的定价模型均假设标的物价格的随机运动服从正态分布。

本书对期权定价模型的经典假设(标的物价格变化服从正态分布)提出质疑，并结合定价基础知识、方法及模型原理，讨论了两大问题：一是该假设是否成立；二是该假设不成立之时如何对ETF期行定价。

20pan style="font-family:宋体">年2月9日，上海证券交易所上市国内ETF期权品种一50ETF期权。虽然在我国ETF期权是一个全新的品种，但该期权在国际市场上已经是一个成熟的衍生工具，它给市场带来了更多的交易机会，也可以作为风险对冲的工具，完善了我国的衍生品市场。

本书按照期权定价研究的发展路线，回顾了期权定价模型的演变，对比了正态分布和非正态分布假设下的期权定价理论及模型，同时对本书研究对象——ETF期权的特行了分结。在研究ETF期权的价值评估时，发现期权的标的物价格有时候并不符合正态分布，根据ETF资产特点，要透彻研究ETF期权的价值评估首先就要研究这一不符合经典模型的数据分布现象。本书从50ETF的权重股人手，做了先导研究——发现权重股的价格波动并不服从正态分布，具有显著的非正态特征。在此数据分布的基础上，发现期权价格的异动点，并据此建立本书的补充定价模型，用该补充模型与传统期权定价模行联合推理，对ETF期行定价。首先，运用特征工程、聚类分析寻找异动点特征因子并构建异动点提取模型。之后，在价格异动的时间点前后，通过概率解析找出“非对称概率密度”，并多次筛选得到无噪特征，用这些格异动条件做了基于快速循环神经网络(本书简称Faster R cNN)与长短期记忆人工神经网络(本书简称LsTM)的ETF期权价值评估。最后，得出本书的模型是对经典的蒙特卡洛模型在价格异动点的一种补充。本书基于这种补充，在50ETF价值评估上做了联合价值评估推理(本书简称联合推理)评估方法，发现联合推理的准确度比单一的蒙特卡洛模型要提高20％的度。

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